Uso da transformada de Hough na vetorização de moldes e outras aplicações

The growing use of the digital images increases the necessity of new approaches on applications on how information from acquired captured images can be obtained. The principal objective of this line of works is aid modeling model on apparel industry. The main point is to identify on a pattern of garment the lines and curves that forms its border and than to reconstruct it from a minimum set of information. The aim is improve the current procedure that involves extensive manual work on digitalization of the 2D patterns. In this work a methodology that applies the Hough Transform for equations of first and second degrees is proposed, implemented and tested. This system can be used in several other applications to identify forms. In some uses as in the hardness measure and the quality control it presents an alternative way. The presented tests and examples illustrate the effectiveness of the developed system and methodology.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorA popularização das imagens digitais ampliou as opções de processamento das mesmas e com isso a possibilidade de extração de diversas informações. Esta dissertação tem por objetivo dar subsídios à indústria de vestuário, na pesquisa de um sistema automático de identificação e vetorização de moldes a partir de uma imagem digital. A idéia principal é identificar formas compostas por segmentos de retas e curvas e posteriormente reconstruílas a partir de um conjunto mínimo de informação. Com o objetivo de efetuar a vetorização automática ou reduzir o procedimento atual que envolve trabalho manual extenso através da utilização de uma mesa digitalizadora. Para isso foi desenvolvido um sistema baseado em uma metodologia que aplica a transformada de Hough de equações matemáticas de primeiro e segundo grau a fim de identificarmos formas genéricas que possam estar presentes na imagem. Ao longo do desenvolvimento desta dissertação outras funcionalidades do sistema desenvolvido foram descobertas além da vetorização, entre elas, surge como mais uma alternativa de medição na aplicação de teste de dureza e também como método de controle de qualidade na área de medicamentos. Os testes e exemplos apresentados confirmam a eficácia tanto do sistema quanto da metodologia desenvolvida

Detection and Extraction of Vascular Networks using Hough Transform

Doenças vasculares são um problema mundial, que representa 28% das mortes no mundo e 66% do total de doenças que acometem os brasileiros. Dessa forma, há um grande interesse em pesquisar formas de prevenção e tratamento dessas doenças. Algumas medidas são relevantes no auxílio de diagnóstico, tal como: tamanho médio dos ramos, diâmetro médio das seções transversais dos vasos e padrões de divisão de ramos. Calcular essas medidas de forma manual é uma tarefa demorada e trabalhosa. Assim, esta Tese tem como objetivo, propor um método computacional de rastreamento e extração de atributos em redes vasculares a partir de imagens 3D de angiografia por ressonância magnética e por tomografia computadorizada. Trata-se de uma abordagem de rastreamento e identificação de bifurcações que difere das técnicas anteriores, utilizando a Transformada de Hough para identificar o diâmetro do vaso em cortes transversais num dado ponto ao longo de um vaso sanguíneo. Mais detalhadamente, essa abordagem utiliza um campo vetorial advindo do cálculo de uma matriz formada por derivadas parciais de segunda ordem, obtida da intensidade luminosa da imagem, para identificar a direção de um ramo de vaso. Além disso, durante o processo de rastreamento de um ramo de vaso, são calculados vários descritores de forma com o objetivo de classificar regiões como pertencentes a uma bifurcação ou não. Em adição a estes descritores, desenvolvemos uma nova medida chamada de variância do raio que permite distinguir, bifurcações, não-bifurcações e segmentos de vaso com stents (aparelho metálico usado para aumentar o diâmetro dos vasos). Para a classificação de bifurcações, criamos a medida de bifurcação, que trata-se de uma combinação linear de todos os descritores de forma apresentados neste trabalho. Testes foram realizados para atestar a eficácia da abordagem proposta, utilizando tanto imagens sintéticas quantoimagens reais. Os resultados mostraram que o método é capaz de rastrear 91% de uma rede vascular sintética variando o ponto de inicialização e 76% variando o nível de ruído. Também foi observado por meio de testes que o método proposto consegue rastrear vasos e identificar bifurcações em imagens reais sem avaliação numérica. Essa abordagem permite a extração da relação hierárquica entre os ramos em uma rede vascular e a extração do padrão de divisão dos vasos, o que contribui sobremaneira para o estudo do comportamento do fenômeno da angiogênese e no auxílio no diagnóstico de anomalias vasculares.Vascular diseases are a main health problem, representing 28% of deaths worldwide and 66% of all diseases affecting the Brazilian population. Thus, it is important that researches in prevention and treatment of this type of disease increase. Moreover, there are several demands, such as computational tools capable of analyzing and extracting attributes from non-invasive images. The scope of this work is the analysis and extraction of data from magnetic resonance angiography and computed tomography angiography images by highlighting blood vessels. In this context, this thesis aims the development of a novel computational tracking and feature extraction method for vascular networks from 3D images. Our approach presents the following steps: First, identify the vessel cross-sections along it using the Hough transform. Then, compute a matrix composed of second order partial derivatives of image intensity to identify the direction of the vessel. Perform a feature analysis of the vessel contour to classify the bifurcation point, and finally, identify the direction of the new branch in a bifurcation point. The main contribution of this Thesis is the two new measures developed, called radius ratio and bifurcation measure, the radius ratio is capable to distinguish between a region with bifurcation, stents or without both of them. The bifurcation measure is a linear combination that allows to classify a region as bifurcation or not. Tests were performed in order to verify the proposed approach effectiveness, using both synthetic images and real images. The results showed the method is capable to track 91% of synthetic vascular networks varying the seed point and 76% varying the level of noise. Also, we performed tests in real images and by visual evaluation, we could observed that the proposed method was able to track vessels and identify bifurcations from different parts of the body. This approach allows to calculate, in the future, the density of bifurcations in a vascular network, the distance between them, the stenosis and aneurysms grading and characterize specific vessels. In addition, the vascular networks extraction allows the study of the angiogenesis phenomena and vascular anomalies

A robust fully automatic lumen segmentation method for in vivo intracoronary optical coherence tomography

Abstract Introduction: Intravascular optical coherence tomography (IVOCT) is an in-vivo imaging modality based on the introduction of a catheter in a blood vessel for viewing its inner wall using electromagnetic radiation. One of the most developed automatic applications for this modality is the lumen area segmentation, however on the evaluation of these methods, the slices inside bifurcation regions, or with the presence of complex atherosclerotic plaques and dissections are usually discarded. This paper describes a fully-automatic method for computing the lumen area in IVOCT images where the set of slices includes complex atherosclerotic plaques and dissections. Methods The proposed lumen segmentation method is divided into two steps: preprocessing, including the removal of artifacts and the second step comprises a lumen detection using morphological operations. In addition, it is proposed an approach to delimit the lumen area for slices inside bifurcation region, considering only the main branch. Results Evaluation of the automatic lumen segmentation used manual segmentations as a reference, it was performed on 1328 human IVOCT images, presenting a mean difference in lumen area and Dice metrics of 0.19 mm2 and 97% for slices outside the bifurcation, 1.2 mm2 and 88% in the regions with bifurcation without automatic contour correction and 0.52 mm2 and 90% inside bifurcation region with automatic contour correction. Conclusion This present study shows a robust lumen segmentation method for vessel cross-sections with dissections and complex plaque and bifurcation avoiding the exclusion of such regions from the dataset analysis